Java语言如何自行构建ULID并解析其底层机制？
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本文共计4315个文字，预计阅读时间需要18分钟。
目录+前言+ULID出现的背景+ULID规范+组成+排序+表示形式+编码+唯一性+错误处理+二进制布局+ULID使用+实现ULID+ULID性能评估+小结+前言+近期发现各相关频道的推荐文章+相关文章
目录
- 前提
- ULID出现的背景
- ULID规范
- 组成
- 排序
- 规范的表示形式
- 编码
- 单调性
- 溢出错误处理
- 二进制布局
- ULID使用
- 实现ULID
- ULID性能评估
- 小结
前提
最近发现各个频道推荐了很多ULID相关文章，这里对ULID的规范文件进行解读，并且基于Java语言自行实现ULID，通过此实现过程展示ULID的底层原理。
ULID出现的背景
ULID全称是Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier，直译过来就是通用唯一按字典排序的标识符，它的原始仓库是github.com/ulid/javascript，该项目由前端开发者alizain发起，基于JavaScript语言编写。从项目中的commit历史来看已经超过了5年，理论上得到充分的实践验证。ULID出现的原因是一些开发者认为主流的UUID方案在许多场景下可能不是最优的，存在下面的原因：
UUID不是128 bit随机编码（由128 bit随机数通过编码生成字符串）的最高效实现方式UUID的v1/v2实现在许多环境中是不切实际的，因为这两个版本的的实现需要访问唯一的、稳定的MAC地址UUID的v3/v5实现需要唯一的种子，并且产生随机分布的ID，这可能会导致在许多数据结构中出现碎片UUID的v4除了随机性之外不需要提供其他信息，随机性可能会在许多数据结构中导致碎片
这里概括一下就是：UUID的v1/v2实现依赖唯一稳定MAC地址不现实，v3/v4/v5实现因为随机性产生的ID会"碎片化"。
基于此提出了ULID，它用起来像这样：
ulid() // 01ARZ3NDEKTSV4RRFFQ69G5FAV
ULID的特点如下：
- 设计为
128 bit大小，与UUID兼容 - 每毫秒生成
1.21e+24个唯一的ULID（高性能） - 按字典顺序（字母顺序）排序
- 标准编码为
26个字符的字符串，而不是像UUID那样需要36个字符 - 使用
Crockford的base32算法来提高效率和可读性（每个字符5 bit） - 不区分大小写
- 没有特殊字符串（
URL安全，不需要进行二次URL编码） - 单调排序（正确地检测并处理相同的毫秒，所谓单调性，就是毫秒数相同的情况下，能够确保新的
ULID随机部分的在最低有效位上加1位）
ULID规范
下面的ULID规范在ULID/javascript类库中实现，此二进制格式目前没有在JavaScript中实现：
01AN4Z07BY 79KA1307SR9X4MV3 |----------| |----------------| Timestamp Randomness 48bits 80bits
组成
时间戳(Timestamp)
- 占据
48 bit(high) - 本质是
UNIX-time，单位为毫秒 - 直到公元
10889年才会用完
随机数(Randomness)
- 占据
80 bit(low) - 如果可能的话，使用加密安全的随机源
排序
"最左边"的字符必须排在最前面，"最右边"的字符排在最后（词法顺序，或者俗称的字典排序），并且所有字符必须使用默认的ASCII字符集。在相同的毫秒（时间戳）内，无法保证排序顺序。
规范的表示形式
ULID规范的字符串表示形式如下：
ttttttttttrrrrrrrrrrrrrrrr where t is Timestamp (10 characters) r is Randomness (16 characters)
也就是：
- 时间戳占据高（左边）
10个（编码后的）字符 - 随机数占据低（右边）
16个（编码后的）字符
ULID规范的字符串表示形式的长度是确定的，共占据26个字符。
编码
使用Crockford Base32编码算法，这个编码算法的字母表如下：
0123456789ABCDEFGHJKMNPQRSTVWXYZ
该字母表排除了I、 L、O、U字母，目的是避免混淆和滥用。此算法实现不难，它的官网有详细的算法说明（www.crockford.com/base32.html）：
单调性
（如果启用了单调性这个特性为前提下）当在相同的毫秒内生成多个ULID时，可以保证排序的顺序。也就是说，如果检测到相同的毫秒，则随机分量在最低有效位上加1位（带进位）。例如：
monotonicUlid() // 01BX5ZZKBKACTAV9WEVGEMMVRZ monotonicUlid() // 01BX5ZZKBKACTAV9WEVGEMMVS0
溢出错误处理
从技术实现上来看，26个字符的Base32编码字符串可以包含130 bit信息，而ULID只包含128 bit信息，所以该编码算法是能完全满足ULID的需要。基于Base32编码能够生成的最大的合法ULID其实就是7ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ，并且使用的时间戳为epoch time的281474976710655或者说2 ^ 48 - 1。对于任何对大于此值的ULID进行解码或编码的尝试都应该被所有实现拒绝，以防止溢出错误。
二进制布局
二进制布局的多个部分被编码为16 byte，每个部分都以最高字节优先（网络字节序，也就是big-endian）进行编码，布局如下：
0 1 2 3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ | 32_bit_uint_time_high | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ | 16_bit_uint_time_low | 16_bit_uint_random | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ | 32_bit_uint_random | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ | 32_bit_uint_random | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
ULID使用
对于script标签引用：
<script src="unpkg.com/ulid@latest/dist/index.umd.js"></script> <script> ULID.ulid() </script>
NPM安装：
npm install --save ulid
TypeScript, ES6+, Babel, Webpack, Rollup等等下使用：
// import import { ulid } from 'ulid' ulid() // CommonJS env const ULID = require('ulid') ULID.ulid()
后端Maven项目中使用需要引入依赖，这里选用ulid-creator实现：
<dependency> <groupId>com.github.f4b6a3</groupId> <artifactId>ulid-creator</artifactId> <version>5.0.2</version> </dependency>
然后调用UlidCreator#getUlid()系列方法：
// 常规 Ulid ulid = UlidCreator.getUlid(); // 单调排序 Ulid ulid = UlidCreator.getMonotonicUlid();
实现ULID
前面已经提到ULID的规范，其实具体实现ULID就是对着规范里面的每一个小节进行编码实现。先看二进制布局，由于使用128 bit去存储，可以借鉴UUID那样，使用两个long类似的成员变量存储ULID的信息，看起来像这样：
public final class ULID { /* * The most significant 64 bits of this ULID. * */ private final long msb; /* * The least significant 64 bits of this ULID. * */ private final long lsb; public ULID(long msb, long lsb) { this.msb = msb; this.lsb = lsb; } }
按照ULID的组成来看，可以提供一个入参为时间戳和随机数字节数组的构造：
public ULID(long timestamp, byte[] randomness) { if ((timestamp & TIMESTAMP_MASK) != 0) { throw new IllegalArgumentException("Invalid timestamp"); } if (Objects.isNull(randomness) || RANDOMNESS_BYTE_LEN != randomness.length) { throw new IllegalArgumentException("Invalid randomness"); } long msb = 0; long lsb = 0; // 时间戳左移16位，低位补零准备填入部分随机数位，即16_bit_uint_random msb |= timestamp << 16; // randomness[0]左移0位填充到16_bit_uint_random的高8位，randomness[1]填充到16_bit_uint_random的低8位 msb |= (long) (randomness[0x0] & 0xff) << 8; // randomness[1]填充到16_bit_uint_random的低8位 msb |= randomness[0x1] & 0xff; // randomness[2] ~ randomness[9]填充到剩余的bit_uint_random中，要左移相应的位 lsb |= (long) (randomness[0x2] & 0xff) << 56; lsb |= (long) (randomness[0x3] & 0xff) << 48; lsb |= (long) (randomness[0x4] & 0xff) << 40; lsb |= (long) (randomness[0x5] & 0xff) << 32; lsb |= (long) (randomness[0x6] & 0xff) << 24; lsb |= (long) (randomness[0x7] & 0xff) << 16; lsb |= (long) (randomness[0x8] & 0xff) << 8; lsb |= (randomness[0x9] & 0xff); this.msb = msb; this.lsb = lsb; }
这是完全按照规范的二进制布局编写代码，可以像UUID的构造那样精简一下：
long msb = 0; long lsb = 0; byte[] data = new byte[16]; byte[] ts = ByteBuffer.allocate(8).putLong(0, timestamp << 16).array(); System.arraycopy(ts, 0, data, 0, 6); System.arraycopy(randomness, 0, data, 6, 10); for (int i = 0; i < 8; i++) msb = (msb << 8) | (data[i] & 0xff); for (int i = 8; i < 16; i++) lsb = (lsb << 8) | (data[i] & 0xff);
接着可以简单添加下面几个方法：
public long getMostSignificantBits() { return this.msb; } public long getLeastSignificantBits() { return this.lsb; } // 静态工厂方法，由UUID实例生成ULID实例 public static ULID fromUUID(UUID uuid) { return new ULID(uuid.getMostSignificantBits(), uuid.getLeastSignificantBits()); } // 实例方法，当前ULID实例转换为UUID实例 public UUID toUUID() { return new UUID(this.msb, this.lsb); }
接着需要覆盖toString()方法，这是ULID的核心方法，需要通过Crockford Base32编码生成规范的字符串表示形式。由于128 bit要映射为26 char，这里可以考虑分三段进行映射，也就是48 bit时间戳映射为10 char，剩下的两部分随机数分别做40 bit到8 char的映射，加起来就是26 char：
|----------| |----------------| Timestamp Randomness[split to 2 part] 48bit => 10char 80bit => 16char
编写方法：
/** * Default alphabet of ULID */ private static final char[] DEFAULT_ALPHABET = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'J', 'K', 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'}; /** * Default alphabet mask */ private static final int DEFAULT_ALPHABET_MASK = 0b11111; /** * Character num of ULID */ private static final int ULID_CHAR_LEN = 0x1a; @Override public String toString() { return toCanonicalString(DEFAULT_ALPHABET); } public String toCanonicalString(char[] alphabet) { char[] chars = new char[ULID_CHAR_LEN]; long timestamp = this.msb >> 16; // 第一部分随机数取msb的低16位+lsb的高24位，这里(msb & 0xffff) << 24作为第一部分随机数的高16位，所以要左移24位 long randMost = ((this.msb & 0xffffL) << 24) | (this.lsb >>> 40); // 第二部分随机数取lsb的低40位，0xffffffffffL是2^40-1 long randLeast = (this.lsb & 0xffffffffffL); // 接着每个部分的偏移量和DEFAULT_ALPHABET_MASK(31)做一次或运算就行，就是char[index] = alphabet[(part >> (step * index)) & 31] chars[0x00] = alphabet[(int) (timestamp >>> 45 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x01] = alphabet[(int) (timestamp >>> 40 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x02] = alphabet[(int) (timestamp >>> 35 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x03] = alphabet[(int) (timestamp >>> 30 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x04] = alphabet[(int) (timestamp >>> 25 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x05] = alphabet[(int) (timestamp >>> 20 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x06] = alphabet[(int) (timestamp >>> 15 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x07] = alphabet[(int) (timestamp >>> 10 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x08] = alphabet[(int) (timestamp >>> 5 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x09] = alphabet[(int) (timestamp & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x0a] = alphabet[(int) (randMost >>> 35 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x0b] = alphabet[(int) (randMost >>> 30 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x0c] = alphabet[(int) (randMost >>> 25 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x0d] = alphabet[(int) (randMost >>> 20 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x0e] = alphabet[(int) (randMost >>> 15 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x0f] = alphabet[(int) (randMost >>> 10 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x10] = alphabet[(int) (randMost >>> 5 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x11] = alphabet[(int) (randMost & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x12] = alphabet[(int) (randLeast >>> 35 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x13] = alphabet[(int) (randLeast >>> 30 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x14] = alphabet[(int) (randLeast >>> 25 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x15] = alphabet[(int) (randLeast >>> 20 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x16] = alphabet[(int) (randLeast >>> 15 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x17] = alphabet[(int) (randLeast >>> 10 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x18] = alphabet[(int) (randLeast >>> 5 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x19] = alphabet[(int) (randLeast & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; return new String(chars); }
上面的方法toCanonicalString()看起来很"臃肿"，但是能保证性能比较高。接着添加常用的工厂方法：
public static ULID ulid() { return ulid(System::currentTimeMillis, len -> { byte[] bytes = new byte[len]; ThreadLocalRandom.current().nextBytes(bytes); return bytes; }); } public static ULID ulid(Supplier<Long> timestampProvider, IntFunction<byte[]> randomnessProvider) { return new ULID(timestampProvider.get(), randomnessProvider.apply(RANDOMNESS_BYTE_LEN)); }
默认使用ThreadLocalRandom生成随机数，如果是JDK17以上，还可以选用更高性能的新型PRNG实现，对应接口是RandomGenerator，默认实现是L32X64MixRandom。编写一个main方法运行一下：
public static void main(String[] args) { System.out.println(ULID.ulid()); } // 某次执行结果 01GFGGMBFGB5WKXBN7S84ATRDG
最后实现"单调递增"的ULID构造，先提供一个"增长"方法：
/** * The least significant 64 bits increase overflow, 0xffffffffffffffffL + 1 */ private static final long OVERFLOW = 0x0000000000000000L; public ULID increment() { long msb = this.msb; long lsb = this.lsb + 1; if (lsb == OVERFLOW) { msb += 1; } return new ULID(msb, lsb); }
其实就是低位加1，溢出后高位加1。接着添加一个静态内部子类和响应方法如下：
// 构造函数 public ULID(ULID other) { this.msb = other.msb; this.lsb = other.lsb; } public static byte[] defaultRandomBytes(int len) { byte[] bytes = new byte[len]; ThreadLocalRandom.current().nextBytes(bytes); return bytes; } public static MonotonicULIDSpi monotonicUlid() { return monotonicUlid(System::currentTimeMillis, ULID::defaultRandomBytes); } public static MonotonicULIDSpi monotonicUlid(Supplier<Long> timestampProvider, IntFunction<byte[]> randomnessProvider) { return new MonotonicULID(timestampProvider, randomnessProvider, timestampProvider.get(), randomnessProvider.apply(RANDOMNESS_BYTE_LEN)); } // @SPI MonotonicULID public interface MonotonicULIDSpi { ULID next(); } private static class MonotonicULID extends ULID implements MonotonicULIDSpi { @Serial private static final long serialVersionUID = -9158161806889605101L; private volatile ULID lastULID; private final Supplier<Long> timestampProvider; private final IntFunction<byte[]> randomnessProvider; public MonotonicULID(Supplier<Long> timestampProvider, IntFunction<byte[]> randomnessProvider, long timestamp, byte[] randomness) { super(timestamp, randomness); this.timestampProvider = timestampProvider; this.randomnessProvider = randomnessProvider; this.lastULID = new ULID(timestamp, randomness); } // 这里没设计好，子类缓存了上一个节点，需要重写一下increment方法，父类可以移除此方法 @Override public ULID increment() { long newMsb = lastULID.msb; long newLsb = lastULID.lsb + 1; if (newLsb == OVERFLOW) { newMsb += 1; } return new ULID(newMsb, newLsb); } @Override public synchronized ULID next() { long lastTimestamp = lastULID.getTimestamp(); long timestamp = getTimestamp(); // 这里做了一个恒为true的判断，后面再研读其他代码进行修改 if (lastTimestamp >= timestamp || timestamp - lastTimestamp <= 1000) { this.lastULID = this.increment(); } else { this.lastULID = new ULID(timestampProvider.get(), randomnessProvider.apply(RANDOMNESS_BYTE_LEN)); } return new ULID(this.lastULID); } }
关于上一个ULID和下一个ULID之间的时间戳判断，这里从规范文件没看出细节实现，先简单做一个永远为true的分支判断，后面再深入研究然后修改。使用方式如下：
public static void main(String[] args) { MonotonicULIDSpi spi = ULID.monotonicUlid(); System.out.println(spi.next()); System.out.println(spi.next()); System.out.println(spi.next()); System.out.println(spi.next()); } // 某次运行输出 01GFGASXXQXD5ZJ26PKSCFGNPF 01GFGASXXQXD5ZJ26PKSCFGNPG 01GFGASXXQXD5ZJ26PKSCFGNPH 01GFGASXXQXD5ZJ26PKSCFGNPJ
这里为了更加灵活，没有采用全局静态属性缓存上一个ULID实例，而是简单使用继承方式实现。
ULID性能评估
引入JMH做了一个简单的性能测试，代码如下：
@Fork(1) @Threads(10) @State(Scope.Benchmark) @BenchmarkMode(Mode.Throughput) @Warmup(iterations = 1, time = 1) @Measurement(iterations = 5, time = 3) @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS) public class BenchmarkRunner { private static ULID.MonotonicULIDSpi SPI; @Setup public void setup() { SPI = ULID.monotonicUlid(); } @Benchmark public UUID createUUID() { return UUID.randomUUID(); } @Benchmark public String createUUIDToString() { return UUID.randomUUID().toString(); } @Benchmark public ULID createULID() { return ULID.ulid(); } @Benchmark public String createULIDToString() { return ULID.ulid().toString(); } @Benchmark public ULID createMonotonicULID() { return SPI.next(); } @Benchmark public String createMonotonicULIDToString() { return SPI.next().toString(); } public static void main(String[] args) throws Exception { new Runner(new OptionsBuilder().build()).run(); } }
某次测试报告如下（开发环境Intel 6700K 4C8T 32G，使用OpenJDK-19）：
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
BenchmarkRunner.createMonotonicULID thrpt 5 20335.118 ± 1656.772 ops/ms
BenchmarkRunner.createMonotonicULIDToString thrpt 5 13091.975 ± 1207.403 ops/ms
BenchmarkRunner.createULID thrpt 5 152574.703 ± 23740.021 ops/ms
BenchmarkRunner.createULIDToString thrpt 5 51559.800 ± 3608.085 ops/ms
BenchmarkRunner.createUUID thrpt 5 819.890 ± 15.508 ops/ms
BenchmarkRunner.createUUIDToString thrpt 5 786.072 ± 44.770 ops/ms
小结
本文就ULID的规范进行解读，通过规范和参考现有类库进行ULID的Java实现。ULID适用于一些"排序ID"生成或者需要"单调ID"生成的场景，可以考虑用于数据库键设计、顺序号设计等等场景。从实现上看它性能会优于UUID（特别是单调ULID，因为不需要重新获取随机数部分，吞吐量会提升一个数量级）。
Demo项目仓库：
framework-mesh/ulid4j：github.com/zjcscut/framework-mesh/tree/master/ulid4j
参考资料：
crockford-base32
ulid-creator
以上就是java语言自行实现ULID过程底层原理详解的详细内容，更多关于java ULID底层原理的资料请关注自由互联其它相关文章！
本文共计4315个文字，预计阅读时间需要18分钟。
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- 前提
- ULID出现的背景
- ULID规范
- 组成
- 排序
- 规范的表示形式
- 编码
- 单调性
- 溢出错误处理
- 二进制布局
- ULID使用
- 实现ULID
- ULID性能评估
- 小结
前提
最近发现各个频道推荐了很多ULID相关文章，这里对ULID的规范文件进行解读，并且基于Java语言自行实现ULID，通过此实现过程展示ULID的底层原理。
ULID出现的背景
ULID全称是Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier，直译过来就是通用唯一按字典排序的标识符，它的原始仓库是github.com/ulid/javascript，该项目由前端开发者alizain发起，基于JavaScript语言编写。从项目中的commit历史来看已经超过了5年，理论上得到充分的实践验证。ULID出现的原因是一些开发者认为主流的UUID方案在许多场景下可能不是最优的，存在下面的原因：
UUID不是128 bit随机编码（由128 bit随机数通过编码生成字符串）的最高效实现方式UUID的v1/v2实现在许多环境中是不切实际的，因为这两个版本的的实现需要访问唯一的、稳定的MAC地址UUID的v3/v5实现需要唯一的种子，并且产生随机分布的ID，这可能会导致在许多数据结构中出现碎片UUID的v4除了随机性之外不需要提供其他信息，随机性可能会在许多数据结构中导致碎片
这里概括一下就是：UUID的v1/v2实现依赖唯一稳定MAC地址不现实，v3/v4/v5实现因为随机性产生的ID会"碎片化"。
基于此提出了ULID，它用起来像这样：
ulid() // 01ARZ3NDEKTSV4RRFFQ69G5FAV
ULID的特点如下：
- 设计为
128 bit大小，与UUID兼容 - 每毫秒生成
1.21e+24个唯一的ULID（高性能） - 按字典顺序（字母顺序）排序
- 标准编码为
26个字符的字符串，而不是像UUID那样需要36个字符 - 使用
Crockford的base32算法来提高效率和可读性（每个字符5 bit） - 不区分大小写
- 没有特殊字符串（
URL安全，不需要进行二次URL编码） - 单调排序（正确地检测并处理相同的毫秒，所谓单调性，就是毫秒数相同的情况下，能够确保新的
ULID随机部分的在最低有效位上加1位）
ULID规范
下面的ULID规范在ULID/javascript类库中实现，此二进制格式目前没有在JavaScript中实现：
01AN4Z07BY 79KA1307SR9X4MV3 |----------| |----------------| Timestamp Randomness 48bits 80bits
组成
时间戳(Timestamp)
- 占据
48 bit(high) - 本质是
UNIX-time，单位为毫秒 - 直到公元
10889年才会用完
随机数(Randomness)
- 占据
80 bit(low) - 如果可能的话，使用加密安全的随机源
排序
"最左边"的字符必须排在最前面，"最右边"的字符排在最后（词法顺序，或者俗称的字典排序），并且所有字符必须使用默认的ASCII字符集。在相同的毫秒（时间戳）内，无法保证排序顺序。
规范的表示形式
ULID规范的字符串表示形式如下：
ttttttttttrrrrrrrrrrrrrrrr where t is Timestamp (10 characters) r is Randomness (16 characters)
也就是：
- 时间戳占据高（左边）
10个（编码后的）字符 - 随机数占据低（右边）
16个（编码后的）字符
ULID规范的字符串表示形式的长度是确定的，共占据26个字符。
编码
使用Crockford Base32编码算法，这个编码算法的字母表如下：
0123456789ABCDEFGHJKMNPQRSTVWXYZ
该字母表排除了I、 L、O、U字母，目的是避免混淆和滥用。此算法实现不难，它的官网有详细的算法说明（www.crockford.com/base32.html）：
单调性
（如果启用了单调性这个特性为前提下）当在相同的毫秒内生成多个ULID时，可以保证排序的顺序。也就是说，如果检测到相同的毫秒，则随机分量在最低有效位上加1位（带进位）。例如：
monotonicUlid() // 01BX5ZZKBKACTAV9WEVGEMMVRZ monotonicUlid() // 01BX5ZZKBKACTAV9WEVGEMMVS0
溢出错误处理
从技术实现上来看，26个字符的Base32编码字符串可以包含130 bit信息，而ULID只包含128 bit信息，所以该编码算法是能完全满足ULID的需要。基于Base32编码能够生成的最大的合法ULID其实就是7ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ，并且使用的时间戳为epoch time的281474976710655或者说2 ^ 48 - 1。对于任何对大于此值的ULID进行解码或编码的尝试都应该被所有实现拒绝，以防止溢出错误。
二进制布局
二进制布局的多个部分被编码为16 byte，每个部分都以最高字节优先（网络字节序，也就是big-endian）进行编码，布局如下：
0 1 2 3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ | 32_bit_uint_time_high | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ | 16_bit_uint_time_low | 16_bit_uint_random | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ | 32_bit_uint_random | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ | 32_bit_uint_random | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
ULID使用
对于script标签引用：
<script src="unpkg.com/ulid@latest/dist/index.umd.js"></script> <script> ULID.ulid() </script>
NPM安装：
npm install --save ulid
TypeScript, ES6+, Babel, Webpack, Rollup等等下使用：
// import import { ulid } from 'ulid' ulid() // CommonJS env const ULID = require('ulid') ULID.ulid()
后端Maven项目中使用需要引入依赖，这里选用ulid-creator实现：
<dependency> <groupId>com.github.f4b6a3</groupId> <artifactId>ulid-creator</artifactId> <version>5.0.2</version> </dependency>
然后调用UlidCreator#getUlid()系列方法：
// 常规 Ulid ulid = UlidCreator.getUlid(); // 单调排序 Ulid ulid = UlidCreator.getMonotonicUlid();
实现ULID
前面已经提到ULID的规范，其实具体实现ULID就是对着规范里面的每一个小节进行编码实现。先看二进制布局，由于使用128 bit去存储，可以借鉴UUID那样，使用两个long类似的成员变量存储ULID的信息，看起来像这样：
public final class ULID { /* * The most significant 64 bits of this ULID. * */ private final long msb; /* * The least significant 64 bits of this ULID. * */ private final long lsb; public ULID(long msb, long lsb) { this.msb = msb; this.lsb = lsb; } }
按照ULID的组成来看，可以提供一个入参为时间戳和随机数字节数组的构造：
public ULID(long timestamp, byte[] randomness) { if ((timestamp & TIMESTAMP_MASK) != 0) { throw new IllegalArgumentException("Invalid timestamp"); } if (Objects.isNull(randomness) || RANDOMNESS_BYTE_LEN != randomness.length) { throw new IllegalArgumentException("Invalid randomness"); } long msb = 0; long lsb = 0; // 时间戳左移16位，低位补零准备填入部分随机数位，即16_bit_uint_random msb |= timestamp << 16; // randomness[0]左移0位填充到16_bit_uint_random的高8位，randomness[1]填充到16_bit_uint_random的低8位 msb |= (long) (randomness[0x0] & 0xff) << 8; // randomness[1]填充到16_bit_uint_random的低8位 msb |= randomness[0x1] & 0xff; // randomness[2] ~ randomness[9]填充到剩余的bit_uint_random中，要左移相应的位 lsb |= (long) (randomness[0x2] & 0xff) << 56; lsb |= (long) (randomness[0x3] & 0xff) << 48; lsb |= (long) (randomness[0x4] & 0xff) << 40; lsb |= (long) (randomness[0x5] & 0xff) << 32; lsb |= (long) (randomness[0x6] & 0xff) << 24; lsb |= (long) (randomness[0x7] & 0xff) << 16; lsb |= (long) (randomness[0x8] & 0xff) << 8; lsb |= (randomness[0x9] & 0xff); this.msb = msb; this.lsb = lsb; }
这是完全按照规范的二进制布局编写代码，可以像UUID的构造那样精简一下：
long msb = 0; long lsb = 0; byte[] data = new byte[16]; byte[] ts = ByteBuffer.allocate(8).putLong(0, timestamp << 16).array(); System.arraycopy(ts, 0, data, 0, 6); System.arraycopy(randomness, 0, data, 6, 10); for (int i = 0; i < 8; i++) msb = (msb << 8) | (data[i] & 0xff); for (int i = 8; i < 16; i++) lsb = (lsb << 8) | (data[i] & 0xff);
接着可以简单添加下面几个方法：
public long getMostSignificantBits() { return this.msb; } public long getLeastSignificantBits() { return this.lsb; } // 静态工厂方法，由UUID实例生成ULID实例 public static ULID fromUUID(UUID uuid) { return new ULID(uuid.getMostSignificantBits(), uuid.getLeastSignificantBits()); } // 实例方法，当前ULID实例转换为UUID实例 public UUID toUUID() { return new UUID(this.msb, this.lsb); }
接着需要覆盖toString()方法，这是ULID的核心方法，需要通过Crockford Base32编码生成规范的字符串表示形式。由于128 bit要映射为26 char，这里可以考虑分三段进行映射，也就是48 bit时间戳映射为10 char，剩下的两部分随机数分别做40 bit到8 char的映射，加起来就是26 char：
|----------| |----------------| Timestamp Randomness[split to 2 part] 48bit => 10char 80bit => 16char
编写方法：
/** * Default alphabet of ULID */ private static final char[] DEFAULT_ALPHABET = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'J', 'K', 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'}; /** * Default alphabet mask */ private static final int DEFAULT_ALPHABET_MASK = 0b11111; /** * Character num of ULID */ private static final int ULID_CHAR_LEN = 0x1a; @Override public String toString() { return toCanonicalString(DEFAULT_ALPHABET); } public String toCanonicalString(char[] alphabet) { char[] chars = new char[ULID_CHAR_LEN]; long timestamp = this.msb >> 16; // 第一部分随机数取msb的低16位+lsb的高24位，这里(msb & 0xffff) << 24作为第一部分随机数的高16位，所以要左移24位 long randMost = ((this.msb & 0xffffL) << 24) | (this.lsb >>> 40); // 第二部分随机数取lsb的低40位，0xffffffffffL是2^40-1 long randLeast = (this.lsb & 0xffffffffffL); // 接着每个部分的偏移量和DEFAULT_ALPHABET_MASK(31)做一次或运算就行，就是char[index] = alphabet[(part >> (step * index)) & 31] chars[0x00] = alphabet[(int) (timestamp >>> 45 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x01] = alphabet[(int) (timestamp >>> 40 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x02] = alphabet[(int) (timestamp >>> 35 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x03] = alphabet[(int) (timestamp >>> 30 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x04] = alphabet[(int) (timestamp >>> 25 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x05] = alphabet[(int) (timestamp >>> 20 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x06] = alphabet[(int) (timestamp >>> 15 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x07] = alphabet[(int) (timestamp >>> 10 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x08] = alphabet[(int) (timestamp >>> 5 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x09] = alphabet[(int) (timestamp & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x0a] = alphabet[(int) (randMost >>> 35 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x0b] = alphabet[(int) (randMost >>> 30 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x0c] = alphabet[(int) (randMost >>> 25 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x0d] = alphabet[(int) (randMost >>> 20 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x0e] = alphabet[(int) (randMost >>> 15 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x0f] = alphabet[(int) (randMost >>> 10 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x10] = alphabet[(int) (randMost >>> 5 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x11] = alphabet[(int) (randMost & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x12] = alphabet[(int) (randLeast >>> 35 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x13] = alphabet[(int) (randLeast >>> 30 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x14] = alphabet[(int) (randLeast >>> 25 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x15] = alphabet[(int) (randLeast >>> 20 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x16] = alphabet[(int) (randLeast >>> 15 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x17] = alphabet[(int) (randLeast >>> 10 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x18] = alphabet[(int) (randLeast >>> 5 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; chars[0x19] = alphabet[(int) (randLeast & DEFAULT_ALPHABET_MASK)]; return new String(chars); }
上面的方法toCanonicalString()看起来很"臃肿"，但是能保证性能比较高。接着添加常用的工厂方法：
public static ULID ulid() { return ulid(System::currentTimeMillis, len -> { byte[] bytes = new byte[len]; ThreadLocalRandom.current().nextBytes(bytes); return bytes; }); } public static ULID ulid(Supplier<Long> timestampProvider, IntFunction<byte[]> randomnessProvider) { return new ULID(timestampProvider.get(), randomnessProvider.apply(RANDOMNESS_BYTE_LEN)); }
默认使用ThreadLocalRandom生成随机数，如果是JDK17以上，还可以选用更高性能的新型PRNG实现，对应接口是RandomGenerator，默认实现是L32X64MixRandom。编写一个main方法运行一下：
public static void main(String[] args) { System.out.println(ULID.ulid()); } // 某次执行结果 01GFGGMBFGB5WKXBN7S84ATRDG
最后实现"单调递增"的ULID构造，先提供一个"增长"方法：
/** * The least significant 64 bits increase overflow, 0xffffffffffffffffL + 1 */ private static final long OVERFLOW = 0x0000000000000000L; public ULID increment() { long msb = this.msb; long lsb = this.lsb + 1; if (lsb == OVERFLOW) { msb += 1; } return new ULID(msb, lsb); }
其实就是低位加1，溢出后高位加1。接着添加一个静态内部子类和响应方法如下：
// 构造函数 public ULID(ULID other) { this.msb = other.msb; this.lsb = other.lsb; } public static byte[] defaultRandomBytes(int len) { byte[] bytes = new byte[len]; ThreadLocalRandom.current().nextBytes(bytes); return bytes; } public static MonotonicULIDSpi monotonicUlid() { return monotonicUlid(System::currentTimeMillis, ULID::defaultRandomBytes); } public static MonotonicULIDSpi monotonicUlid(Supplier<Long> timestampProvider, IntFunction<byte[]> randomnessProvider) { return new MonotonicULID(timestampProvider, randomnessProvider, timestampProvider.get(), randomnessProvider.apply(RANDOMNESS_BYTE_LEN)); } // @SPI MonotonicULID public interface MonotonicULIDSpi { ULID next(); } private static class MonotonicULID extends ULID implements MonotonicULIDSpi { @Serial private static final long serialVersionUID = -9158161806889605101L; private volatile ULID lastULID; private final Supplier<Long> timestampProvider; private final IntFunction<byte[]> randomnessProvider; public MonotonicULID(Supplier<Long> timestampProvider, IntFunction<byte[]> randomnessProvider, long timestamp, byte[] randomness) { super(timestamp, randomness); this.timestampProvider = timestampProvider; this.randomnessProvider = randomnessProvider; this.lastULID = new ULID(timestamp, randomness); } // 这里没设计好，子类缓存了上一个节点，需要重写一下increment方法，父类可以移除此方法 @Override public ULID increment() { long newMsb = lastULID.msb; long newLsb = lastULID.lsb + 1; if (newLsb == OVERFLOW) { newMsb += 1; } return new ULID(newMsb, newLsb); } @Override public synchronized ULID next() { long lastTimestamp = lastULID.getTimestamp(); long timestamp = getTimestamp(); // 这里做了一个恒为true的判断，后面再研读其他代码进行修改 if (lastTimestamp >= timestamp || timestamp - lastTimestamp <= 1000) { this.lastULID = this.increment(); } else { this.lastULID = new ULID(timestampProvider.get(), randomnessProvider.apply(RANDOMNESS_BYTE_LEN)); } return new ULID(this.lastULID); } }
关于上一个ULID和下一个ULID之间的时间戳判断，这里从规范文件没看出细节实现，先简单做一个永远为true的分支判断，后面再深入研究然后修改。使用方式如下：
public static void main(String[] args) { MonotonicULIDSpi spi = ULID.monotonicUlid(); System.out.println(spi.next()); System.out.println(spi.next()); System.out.println(spi.next()); System.out.println(spi.next()); } // 某次运行输出 01GFGASXXQXD5ZJ26PKSCFGNPF 01GFGASXXQXD5ZJ26PKSCFGNPG 01GFGASXXQXD5ZJ26PKSCFGNPH 01GFGASXXQXD5ZJ26PKSCFGNPJ
这里为了更加灵活，没有采用全局静态属性缓存上一个ULID实例，而是简单使用继承方式实现。
ULID性能评估
引入JMH做了一个简单的性能测试，代码如下：
@Fork(1) @Threads(10) @State(Scope.Benchmark) @BenchmarkMode(Mode.Throughput) @Warmup(iterations = 1, time = 1) @Measurement(iterations = 5, time = 3) @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS) public class BenchmarkRunner { private static ULID.MonotonicULIDSpi SPI; @Setup public void setup() { SPI = ULID.monotonicUlid(); } @Benchmark public UUID createUUID() { return UUID.randomUUID(); } @Benchmark public String createUUIDToString() { return UUID.randomUUID().toString(); } @Benchmark public ULID createULID() { return ULID.ulid(); } @Benchmark public String createULIDToString() { return ULID.ulid().toString(); } @Benchmark public ULID createMonotonicULID() { return SPI.next(); } @Benchmark public String createMonotonicULIDToString() { return SPI.next().toString(); } public static void main(String[] args) throws Exception { new Runner(new OptionsBuilder().build()).run(); } }
某次测试报告如下（开发环境Intel 6700K 4C8T 32G，使用OpenJDK-19）：
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
BenchmarkRunner.createMonotonicULID thrpt 5 20335.118 ± 1656.772 ops/ms
BenchmarkRunner.createMonotonicULIDToString thrpt 5 13091.975 ± 1207.403 ops/ms
BenchmarkRunner.createULID thrpt 5 152574.703 ± 23740.021 ops/ms
BenchmarkRunner.createULIDToString thrpt 5 51559.800 ± 3608.085 ops/ms
BenchmarkRunner.createUUID thrpt 5 819.890 ± 15.508 ops/ms
BenchmarkRunner.createUUIDToString thrpt 5 786.072 ± 44.770 ops/ms
小结
本文就ULID的规范进行解读，通过规范和参考现有类库进行ULID的Java实现。ULID适用于一些"排序ID"生成或者需要"单调ID"生成的场景，可以考虑用于数据库键设计、顺序号设计等等场景。从实现上看它性能会优于UUID（特别是单调ULID，因为不需要重新获取随机数部分，吞吐量会提升一个数量级）。
Demo项目仓库：
framework-mesh/ulid4j：github.com/zjcscut/framework-mesh/tree/master/ulid4j
参考资料：
crockford-base32
ulid-creator
以上就是java语言自行实现ULID过程底层原理详解的详细内容，更多关于java ULID底层原理的资料请关注自由互联其它相关文章！